Deep Learning Chip Market to Grow at a CAGR of 30.0% to reach US$ 21.31 Billion from 2019 to 2027
Le marché mondial des puces d’apprentissage profond représentait 2,04 milliards de dollars américains en 2018 et devrait croître à un TCAC de 30,0 % au cours de la période de prévision 2019-2027, pour atteindre 21,31 milliards de dollars américains d’ici 2027.
L’Amérique du Nord est en tête du marché mondial des puces d’apprentissage en profondeur et devrait être le principal contributeur de revenus tout au long de la période de prévision. Le développement de puces d’apprentissage profond est soutenu par des investissements à grande échelle de la part de géants technologiques pour développer des modèles à partir d’une énorme quantité de données générées. L’essor de l’informatique quantique et la mise en œuvre de puces d’apprentissage profond en robotique stimulent la croissance du marché des puces d’apprentissage profond dans les pays d’Amérique du Nord.
Aperçus du marché
L’importance de l’informatique quantique contribue à la croissance du marché des puces d’apprentissage profond
L'informatique quantique prend quelques secondes pour terminer un calcul qui autrement prendrait plus de temps. Les ordinateurs quantiques constituent une transformation innovante de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique et du Big Data. Par conséquent, l’importance de l’informatique quantique devrait stimuler la croissance du marché des puces d’apprentissage profond. En outre, l'informatique quantique est bénéfique pour divers facteurs, notamment l'optimisation du portefeuille, la détection des fraudes et la gestion des risques, ainsi que dans les domaines où un retour immédiat des données est requis. Ainsi, il est plus facile pour un seul processeur d’effectuer des calculs complexes en quelques secondes. De plus, compte tenu de l'ampleur et de la taille d'Internet, l'apprentissage profond permet de conserver de grands ensembles de données à un coût très faible. Par conséquent, ces facteurs devraient stimuler la croissance du marché mondial des puces d’apprentissage en profondeur.
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Marché des puces d’apprentissage profond : perspectives stratégiques
TCAC (2018 - 2027)30,0%- Taille du marché 2018
2,04 milliards de dollars américains - Taille du marché 2027
21,31 milliards de dollars américains
Dynamique du marché
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Joueurs clés
- Micro-appareils avancés, Inc.
- Alphabet Inc. (Google)
- Amazon.com, Inc.
- Baidu, Inc.
- Huawei Technologies Co., Ltd.
- Société intel
- Société NVIDIA
- Qualcomm Incorporée
- Samsung Electronics Co., Ltd.
Aperçu régional
- Amérique du Nord
- L'Europe
- Asie-Pacifique
- Amérique du Sud et Centrale
- Moyen-Orient et Afrique
Segmentation du marché
- GPU
- ASIC
- FPGA
- CPU
- Autres
- Système sur puce
- Système dans le package
- Module multi-puces
- Autres
- Publicité dans les médias
- BFSI
- Informatique & Télécom
- Vente au détail
- Soins de santé
- Automobile et transports
- Autres
- L'exemple de PDF présente la structure du contenu et la nature des informations avec une analyse qualitative et quantitative.
Des informations en temps réel sur le comportement des consommateurs et une efficacité opérationnelle accrue pour propulser la croissance globale du marché des puces d’apprentissage profond
La nature des affaires devient très compétitive et pour rivaliser efficacement, les entreprises s'appuient aujourd'hui sur des informations utiles et des analyses commerciales. Traditionnellement, les outils d'analyse commerciale étaient utilisés pour projeter les ventes à partir des données relatives à des événements datant d'une semaine ou d'un mois. Avec l’avènement de la technologie de l’intelligence artificielle qui apprend en temps réel et fournit des recommandations basées sur des modèles, les entreprises ont une formidable opportunité d’appliquer l’apprentissage profond à divers processus pour mieux comprendre l’environnement commercial et les clients.
Compte tenu de ces facteurs, l’intelligence artificielle permet aux entreprises d’améliorer leur efficacité opérationnelle, de réduire leurs coûts d’exploitation, d’améliorer la qualité de leurs services et leur expérience client.
Informations sur les types de puces
Les unités de traitement graphique (GPU) détenaient la principale part de marché des puces d'apprentissage profond en 2018, tandis que les circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC) devraient être le segment à la croissance la plus rapide au cours de la période de prévision. En raison du fait que les ASIC sont très spécifiques et moins flexibles, ils constituent l’une des options matérielles les plus performantes disponibles pour les applications d’intelligence artificielle.
Aperçus technologiques
Les chipsets d'apprentissage en profondeur comprennent un système sur puce, un système dans un package, un module multi-puces, etc., ainsi que d'autres chipsets. Le segment des systèmes sur puce détenait la principale part de marché des puces d’apprentissage profond en 2018, car il contribue à réduire le gaspillage d’énergie, l’espace occupé par les grands systèmes et les coûts.
Aperçus verticaux de l’industrie
Le marché mondial des puces d’apprentissage en profondeur est classé en BFSI, vente au détail, informatique et télécommunications, automobile et transports, soins de santé, médias et divertissement et autres. BFSI détenait la plus grande part de marché sur le marché des puces d’apprentissage profond, tandis que les soins de santé devraient être le segment du marché qui connaît la croissance la plus rapide. Les facteurs tels que la réduction des coûts opérationnels, l’adaptation à l’évolution des conformités et des réglementations, la concentration sur le cœur de métier et l’intégration de l’automatisation dans les processus métier sont d’autres facteurs majeurs qui alimentent la croissance du segment BFSI sur le marché des puces d’apprentissage en profondeur.
Les acteurs du marché présents sur le marché des puces d’apprentissage profond se concentrent principalement sur l’amélioration des produits en mettant en œuvre des technologies avancées. En signant des partenariats, des contrats, des coentreprises, des financements et en inaugurant de nouveaux bureaux à travers le monde, l'entreprise permet à l'entreprise de maintenir sa marque à l'échelle mondiale. Quelques-uns des développements récents sont répertoriés ci-dessous ;
2019 : NVIDIA s'est associé à Hackster.io pour lancer le AI at the Edge Challenge, un concours dans lequel les développeurs utilisent le kit de développement NVIDIA Jetson Nano pour créer des projets créatifs et uniques et courent la chance de gagner 100 000 $ de prix.
2019 : Intel a annoncé son intention d'agrandir l'usine de l'Oregon pour produire une puce de 7 nm. La nouvelle usine d'Intel constituera la troisième phase du D1X, une usine massive qu'Intel a lancée en 2010. Chacune des deux premières phases était de 1,1. Millions de pieds carrés, créant une installation combinée équivalente à 15 magasins-entrepôts Costco. La troisième phase augmentera apparemment l'espace de fabrication du D1X d'environ 50 pour cent. En outre, Intel affirme que l'agrandissement de son usine lui permettra de réagir 60 % plus rapidement aux pénuries de puces.
2019 : Huawei a lancé HiSecEngine USG12000, le premier AIFW de niveau T du secteur. Le HiSecEngine USG12000 est équipé de puces Ascend AI, qui offrent des capacités de détection intelligentes ainsi qu'une défense intelligente des frontières pour les réseaux d'entreprise.
Portée du rapport sur le marché des puces d’apprentissage profond
Attribut de rapport | Détails |
---|---|
Taille du marché en 2018 | 2,04 milliards de dollars américains |
Taille du marché d’ici 2027 | 21,31 milliards de dollars américains |
TCAC mondial (2018 - 2027) | 30,0% |
Données historiques | 2016-2017 |
Période de prévision | 2019-2027 |
Segments couverts | Par type de puce
|
Régions et pays couverts | Amérique du Nord
|
Leaders du marché et profils d’entreprises clés |
|
- L'exemple de PDF présente la structure du contenu et la nature des informations avec une analyse qualitative et quantitative.
SEGMENTATION DU MARCHÉ MONDIAL DES PUCES D’APPRENTISSAGE PROFONDE
Par type de puce
- GPU
- ASIC
- FPGA
- CPU
- Autres
Par technologie
- Système sur puce
- Système dans le package
- Module multi-puces
- Autres
Par industrie verticale
- Publicité dans les médias
- BFSI, Informatique & Télécom
- Vente au détail
- Soins de santé
- Automobile et transports
- Autres
Par géographie
Amérique du Nord
- NOUS
- Canada
- Mexique
L'Europe
- France
- Allemagne
- ROYAUME-UNI
- Russie
- Italie
- Le reste de l'Europe
Asie-Pacifique (APAC)
- Australie
- Chine
- Inde
- Japon
- Corée du Sud
- Reste de l'APAC
Moyen-Orient et Afrique (MEA)
- Arabie Saoudite
- Afrique du Sud
- Émirats arabes unis
- Reste de la MEA
Amérique du Sud (SAM)
- Brésil
- Argentine
- Reste de SAM
Profils d'entreprise
- Micro-appareils avancés, Inc.
- Alphabet Inc. (Google)
- Amazon.com, Inc.
- Baidu, Inc.
- Huawei Technologies Co., Ltd.
- Société intel
- Société NVIDIA
- Qualcomm Incorporée
- Samsung Electronics Co., Ltd.
- Xilinx, Inc.
Deep Learning Chip Market Report Scope
Report Attribute | Details |
---|---|
Market size in | US$ 2.04 Billion |
Market Size by | US$ 21.31 Billion |
Global CAGR | 30.0% |
Historical Data | 2016-2017 |
Forecast period | 2019-2027 |
Segments Covered |
By Type de puce
|
Regions and Countries Covered |
Amérique du Nord
|
Market leaders and key company profiles |
|
Report Coverage
Revenue forecast, Company Analysis, Industry landscape, Growth factors, and Trends
Segment Covered
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Regional Scope
North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, South & Central America
Country Scope
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Frequently Asked Questions
The BFSI industry dominated the deep learning chip market in the year 2018. Banking, financial services, and insurance (BFSI) industries have great potential for deep learning chips due to the presence of huge financial and personal data of customers. In this sector, a high amount of sensitive data is generated and exchanged every day. There is growing volume and creation of endpoints and mobile devices in banks, credit card companies, and credit reporting institutions, thus, it becomes important for these industry verticals to harness this data to gain insights about various business aspects.
Presently, the major applications of deep learning chips are in the data center/cloud computing segment, and this trend is expected to continue during the forecast period. Also, majorly due to rising adoption of AI in developing regions, evolving architectures of deep learning chips and increasing applications across various industry verticals. Owing to this growing trend, the companies are anticipated to produce high-quality service by adopting cloud-based artificial intelligence services.
North America is one of the fastest-growing regions in terms of technological development. In the past 3 years, the region witnessed significant adoption of AI solutions across all the sectors. North America contributes the largest market share in terms of revenue, and it is estimated that it will continue its dominance in the market share during the forecast period. Deep learning chip development is backed by large-scale investment from technological giants to develop patterns from huge amount of generated data. The rise of quantum computing and implementation of deep learning chips in robotics drive the growth of the deep learning chip market in the North American countries.
The List of Companies - Deep Learning Chip Market
- Advanced Micro Devices, Inc.
- Alphabet Inc. (Google)
- Amazon.com, Inc.
- Baidu, Inc.
- Huawei Technologies Co., Ltd
- Intel Corporation
- NVIDIA Corporation
- Qualcomm Incorporated
- Samsung Electronics Co., Ltd.
- Xilinx, Inc.
The Insight Partners performs research in 4 major stages: Data Collection & Secondary Research, Primary Research, Data Analysis and Data Triangulation & Final Review.
- Data Collection and Secondary Research:
As a market research and consulting firm operating from a decade, we have published and advised several client across the globe. First step for any study will start with an assessment of currently available data and insights from existing reports. Further, historical and current market information is collected from Investor Presentations, Annual Reports, SEC Filings, etc., and other information related to company’s performance and market positioning are gathered from Paid Databases (Factiva, Hoovers, and Reuters) and various other publications available in public domain.
Several associations trade associates, technical forums, institutes, societies and organization are accessed to gain technical as well as market related insights through their publications such as research papers, blogs and press releases related to the studies are referred to get cues about the market. Further, white papers, journals, magazines, and other news articles published in last 3 years are scrutinized and analyzed to understand the current market trends.
- Primary Research:
The primarily interview analysis comprise of data obtained from industry participants interview and answers to survey questions gathered by in-house primary team.
For primary research, interviews are conducted with industry experts/CEOs/Marketing Managers/VPs/Subject Matter Experts from both demand and supply side to get a 360-degree view of the market. The primary team conducts several interviews based on the complexity of the markets to understand the various market trends and dynamics which makes research more credible and precise.
A typical research interview fulfils the following functions:
- Provides first-hand information on the market size, market trends, growth trends, competitive landscape, and outlook
- Validates and strengthens in-house secondary research findings
- Develops the analysis team’s expertise and market understanding
Primary research involves email interactions and telephone interviews for each market, category, segment, and sub-segment across geographies. The participants who typically take part in such a process include, but are not limited to:
- Industry participants: VPs, business development managers, market intelligence managers and national sales managers
- Outside experts: Valuation experts, research analysts and key opinion leaders specializing in the electronics and semiconductor industry.
Below is the breakup of our primary respondents by company, designation, and region:
Once we receive the confirmation from primary research sources or primary respondents, we finalize the base year market estimation and forecast the data as per the macroeconomic and microeconomic factors assessed during data collection.
- Data Analysis:
Once data is validated through both secondary as well as primary respondents, we finalize the market estimations by hypothesis formulation and factor analysis at regional and country level.
- Macro-Economic Factor Analysis:
We analyse macroeconomic indicators such the gross domestic product (GDP), increase in the demand for goods and services across industries, technological advancement, regional economic growth, governmental policies, the influence of COVID-19, PEST analysis, and other aspects. This analysis aids in setting benchmarks for various nations/regions and approximating market splits. Additionally, the general trend of the aforementioned components aid in determining the market's development possibilities.
- Country Level Data:
Various factors that are especially aligned to the country are taken into account to determine the market size for a certain area and country, including the presence of vendors, such as headquarters and offices, the country's GDP, demand patterns, and industry growth. To comprehend the market dynamics for the nation, a number of growth variables, inhibitors, application areas, and current market trends are researched. The aforementioned elements aid in determining the country's overall market's growth potential.
- Company Profile:
The “Table of Contents” is formulated by listing and analyzing more than 25 - 30 companies operating in the market ecosystem across geographies. However, we profile only 10 companies as a standard practice in our syndicate reports. These 10 companies comprise leading, emerging, and regional players. Nonetheless, our analysis is not restricted to the 10 listed companies, we also analyze other companies present in the market to develop a holistic view and understand the prevailing trends. The “Company Profiles” section in the report covers key facts, business description, products & services, financial information, SWOT analysis, and key developments. The financial information presented is extracted from the annual reports and official documents of the publicly listed companies. Upon collecting the information for the sections of respective companies, we verify them via various primary sources and then compile the data in respective company profiles. The company level information helps us in deriving the base number as well as in forecasting the market size.
- Developing Base Number:
Aggregation of sales statistics (2020-2022) and macro-economic factor, and other secondary and primary research insights are utilized to arrive at base number and related market shares for 2022. The data gaps are identified in this step and relevant market data is analyzed, collected from paid primary interviews or databases. On finalizing the base year market size, forecasts are developed on the basis of macro-economic, industry and market growth factors and company level analysis.
- Data Triangulation and Final Review:
The market findings and base year market size calculations are validated from supply as well as demand side. Demand side validations are based on macro-economic factor analysis and benchmarks for respective regions and countries. In case of supply side validations, revenues of major companies are estimated (in case not available) based on industry benchmark, approximate number of employees, product portfolio, and primary interviews revenues are gathered. Further revenue from target product/service segment is assessed to avoid overshooting of market statistics. In case of heavy deviations between supply and demand side values, all thes steps are repeated to achieve synchronization.
We follow an iterative model, wherein we share our research findings with Subject Matter Experts (SME’s) and Key Opinion Leaders (KOLs) until consensus view of the market is not formulated – this model negates any drastic deviation in the opinions of experts. Only validated and universally acceptable research findings are quoted in our reports.
We have important check points that we use to validate our research findings – which we call – data triangulation, where we validate the information, we generate from secondary sources with primary interviews and then we re-validate with our internal data bases and Subject matter experts. This comprehensive model enables us to deliver high quality, reliable data in shortest possible time.